[發明專利]一種基于OCR的店頭文字識別方法及系統

在審

• 申請號: 202110263049.6
• 申請日: 2021-03-11
• 公開（公告）號: CN112686257A
• 公開（公告）日: 2021-04-20
• 發明（設計）人: 夏志鵬;丁明;李海榮;陳永輝
• 申請（專利權）人: 廣州市玄武無線科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/32
• 分類號: G06K9/32;G06K9/36;G06K9/34
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 陳旭紅;呂金金

1.一種基于OCR的店頭文字識別方法，其特征在于，包括：

獲取含有店頭文字的圖片，對所述圖片進行預處理，得到含有店頭文字的第一圖像；其中，所述預處理包括：去噪處理、角度矯正及增強處理；

對所述第一圖像進行文本區域檢測，得到所述第一圖像的文本區域數量及位置信息；

根據所述第一圖像的文本區域數量及位置信息進行裁剪，得到僅含有文本信息的第二圖像；

對所述第二圖像中的文本信息進行文字識別，得到輸出文字信息；

對所述文字信息進行篩選，輸出目標文字信息。

2.如權利要求1所述的一種基于OCR的店頭文字識別方法，其特征在于，所述對所述第一圖像進行文本區域檢測之前，還包括：

通過基于深度學習技術對店頭圖像和標注數據進行訓練得到的檢測模型對所述第一圖像進行檢測，在判斷所述第一圖像含有至少有一個店頭文字時，執行對所述第一圖像進行文本區域檢測。

3.如權利要求2所述的一種基于OCR的店頭文字識別方法，其特征在于，所述在判斷所述第一圖像含有至少有一個店頭文字時，具體地：

在判斷所述第一圖像含有超過一個店頭文字信息時，根據字詞數據庫進行相似度匹配，選出與目標店頭信息所屬行業最接近的一個店頭，執行對所述第一圖像進行文本區域檢測。

4.如權利要求1所述的一種基于OCR的店頭文字識別方法，其特征在于，所述對所述第一圖像進行文本區域檢測，得到所述第一圖像的文本區域數量及位置信息，具體地：

通過基于深度學習技術對店頭圖像和文本區域標注數據進行訓練得到的檢測模型對所述第一圖像進行文本區域檢測，得到所述第一圖像的文本區域數量及位置信息。

5.如權利要求1所述的一種基于OCR的店頭文字識別方法，其特征在于，所述對所述第二圖像中的文本信息進行文字識別，得到輸出文字信息，具體地：

通過基于深度學習技術對文本圖像和文本字符標注數據進行訓練得到的識別模型對所述第二圖像中的文本信息進行文字識別，得到輸出文字信息。

6.一種基于OCR的店頭文字識別系統，其特征在于，包括：

圖片預處理模塊，用于獲取含有店頭文字的圖片，對所述圖片進行預處理，得到含有店頭文字的第一圖像；其中，所述預處理包括：去噪處理、角度矯正及增強處理；

文本區域檢測模塊，用于對所述第一圖像進行文本區域檢測，得到所述第一圖像的文本區域數量及位置信息；

圖像裁剪模塊，用于根據所述第一圖像的文本區域數量及位置信息進行裁剪，得到僅含有文本信息的第二圖像；

文字識別模塊，用于對所述第二圖像中的文本信息進行文字識別，得到輸出文字信息；

文字信息篩選模塊，用于對所述文字信息進行篩選，輸出目標文字信息。

7.如權利要求6所述的一種基于OCR的店頭文字識別系統，其特征在于，還包括：

第一判斷模塊，用于通過基于深度學習技術對店頭圖像和標注數據進行訓練得到的檢測模型對所述第一圖像進行檢測，在判斷所述第一圖像含有至少有一個店頭文字時，執行對所述第一圖像進行文本區域檢測。

8.如權利要求7所述的一種基于OCR的店頭文字識別系統，其特征在于，所述第一判斷模塊，還用于：

在判斷所述第一圖像含有超過一個店頭文字信息時，根據字詞數據庫進行相似度匹配，選出與目標店頭信息所屬行業最接近的一個店頭，執行對所述第一圖像進行文本區域檢測。

9.如權利要求6所述的一種基于OCR的店頭文字識別系統，其特征在于，所述文本區域檢測模塊，還用于：

通過基于深度學習技術對店頭圖像和文本區域標注數據進行訓練得到的檢測模型對所述第一圖像進行文本區域檢測，得到所述第一圖像的文本區域數量及位置信息。

10.如權利要求6所述的一種基于OCR的店頭文字識別系統，其特征在于，所述文字識別模塊，還用于：

通過基于深度學習技術對文本圖像和文本字符標注數據進行訓練得到的識別模型對所述第二圖像中的文本信息進行文字識別，得到輸出文字信息。